Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.